Fejlődő rendszerek
Funes szerint a módszerükkel az átmeneti tárolók automatikusan kifejleszthetik saját optimális szabályaikat és beállításukat, így minden egyes szerver és alhálózat különbözőképpen működne.
A kutatócsoport a hálózati szimulátoron különböző adattárolási stratégiákat próbált ki. Az átmeneti tárolók beállításáért felelős algoritmusok tesztelésekor például olyan hálózatot alakítottak ki, amelynek az összes nagyobb metszéspontjánál lehet adatokat tárolni. Az algoritmusokban különböző változókat határoztak meg, például az egyes adatcsomagok lekérdezésének gyakoriságát, a csomagok méretét, és hogy mennyi ponton kell áthaladniuk.
Természetes mutáció
A hatékony algoritmust evolúciós módszerekkel találták meg: a szimulátoron véletlenszerűen kialakított algoritmusok sokaságát futtatták le, és kiválasztották azokat, amelyek valamelyest csökkentették a hálózat forgalmát. Ezután a legjobbakat ismét összeeresztették, és bevezették a mutációt, azaz némelyik algoritmust véletlenszerűen megváltoztatták. A folyamatot újra és újra megismételték, hogy növeljék a hatékonyságot.
A háromszáz metszésponttal rendelkező szimulált hálózaton az evolúciós algoritmusok kétszer gyorsabbak voltak, mint a legjobb ma létező stratégia, de Funes szerint a módszerüknek vannak korlátai. Például a hálózatok tagjait valamiképpen rá kell venni, hogy mások információit tárolják. Szerinte a kifinomult hálózatai a kölcsönös bizalomra épülhetnének, és nem működnének együtt azokkal, akik megpróbálnak visszaélni az erőforrásokkal.